
- •1.Сис анализ в совр исследований
- •2. Сис описание задачи оптимизации
- •3.Сис анализ транспортных моделей. М. Потенциалов
- •4. Алгоритм решения транспортной задачи при получении максзначц.Ф
- •5. Решение транспортных задач методом Фогеля
- •6. Оптимизация назначений максимальное и минимальное значение функции
- •7. Динамическое программирование принцип оптимальности Беллмана
- •8. Постановка задачи распределения инвестиций и алгоритм ее решения методом динамического программирования
- •9. Постановка задачи о бинарном рюкзаке и алгоритм ее решения методом динамического программирования.
- •10. Постановка задачи о рюкзаке с неограниченным количеством элементов и алгоритм ее решения методом динамического программирования.
- •11. Постановка задачи о замене оборудования и алгоритм ее решения методом динамического программирования.
- •12. Принятие решений на основе расчета функции полезности.
- •13. Экспертные методы в процессе прогнозирования и разработки управленческих решений.
- •14. Метод ранжирования мнений экспертов.
- •15.Методы определения согласованности и экспертов
- •16. Метод Паттерн
- •17Методы групповой экспертной оценки:
- •18.Метод "Дельфи"
- •19.Принятие решении в условиях неопределенности
- •20. Охарактеризуйте критериев пессимизма - оптимизма(гурвица) и критериев минимального риска (севиджа).
- •21. Методы выбора альтернатив в условиях риска( дерево решений)
- •22 Пассивный метод поиска минимума функции одной переменной
- •23 Метод дихотомии(половинного деления) как метод оптимизации унимодальной функции
- •24 Численный метод оптимизации функции одной переменной -метод Фибоначчи
- •25. Численный метод оптимизации функции одной переменной – метод «золотого сечения»
- •26. Градиентный метод оптимизации – метод с дроблением шага
- •27.Градиентный метод оптимизации – метод наискорейшего спуска.
- •28. Градиентный метод оптимизации – метод Ньютона
- •29.Понятие нечеткого множества и операции над ними.
- •30.Функции принадлежности элементов нечеткого множества их назначение и виды
- •31 Нечеткие отношения. Понятия и принципы композиции нечетких отношений
- •32Понятие лингвистической переменной. Метод Мамдани
- •32 Метод оптимизации – метод штрафных функций
- •33 Модель черного ящика
- •34 Структуризация конечной цели в виде дерева целей
- •35 Проектирование систем с исследованием системных принципов
- •36 Выбор рациональной стратегии с использованием многих критериев
- •37 Метод функционально стоимостного анализа
- •38 Современные тенденции в области системного анализа
37 Метод функционально стоимостного анализа
Метод предусматривает 2-хкритериальную оценку вариантов системы и включает в себя 5 основных операций:
-
построение модели эффективности
-
построение модели стоимости
-
вычисление обобщенного критерия
-
выбор рационального варианта
Поясним сущность метода на примере ВЦ с распределенной сетью терминалов. В этом случае возможно построить следующие модели:
-
Э = f(n)-коэффициент загрузки ‚– в зависимости от числа используемых терминалов.
-
Стоимость функции от n: С = f(n) — затраты на создание ВЦ в зависимости от числа используемых терминалов.
При построении моделей используется вся доступная объективная и субъективная информация. Выходные данные модели в соответствии с методом синтезируются в обобщенный критерий, позволяющий анализировать варианты системы. Базируясь на обобщенных оценках, ЛПР выбирает рациональный вариант системы.
Сложно в ФСА построить модель эффективности. В качестве обобщенного критерия Е можно использовать:
-
E = max Э при С = const — максимум эффективности при фиксированной стоимости.
-
E = min C при Э = const — минимум стоимости при фиксированной эффективности.
-
E = max Э/С — минимум удельной эффективности.
-
E = min C/Э — минимум удельной стоимости
-
E = max (w1Э + w2С) — максимум взвешенной суммы эффективности и стоимости.
Выбор обобщенного критерия Е осуществляется, как правило, на основе субъективных суждений ЛПР. 3 — применяется на практике наиболее часто (т.к. наиболее понятно; получаем число, которое никакого смысла не имеет; выбираем число с максимальным значением).
38 Современные тенденции в области системного анализа
В настоящее время появился новый класс АС, а именно АС (автоматизированная система) поддержки принятия решений АСППР.
Все АСППР представляют собой интерактивный человеко-машинный комплекс ЛПР-ЭВМ, который реализует тот или иной метод принятия речи с активным участием ЛПР. Этот комплекс служит для усиления интеллекта ЛПР при решении трудно формализуемых задач проектирования, управления и др. АСППР помогает ЛПР преодолевать трудности, связанные с процессом принятия решений.
-
принятие размерности, т.е. большое число альтернатив
-
многокритериальность решаемых задач
-
ограничение по используемым ресурсам
-
неполноту информации о создаваемой системе
-
неполноту информации о внешней среде
-
жесткие требования на время решения задачи и др.
АСППР реализует новую информационную технологию решения задач, а именно: ЛПР задает схему решения задачи, а система доводит ее до конечного решения. Причем человек контролирует процесс решения задачи и вносит соответствующие коррективы. См. рисунок 21.1.
-
диалоговый процессор
-
планировщик
-
подсистема объяснения
-
база АСППР
-
база значений
-
база моделей
-
база данных
-
ППП
Структурные компоненты АСППР выполняют следующие функции:
-
диалоговый процессор обеспечич. Интерфейс ЛПР со всеми компонентами системы
-
планировщик организует процесс решения задачи по исходящим данным ЛПР
-
% объяснения протоколирует процесс решения задачи и выдает протокол ЛПР
-
база данных содержит информацию по конкретной предметной области и правило принятия решения опытных ЛПР (база знаний может загружаться самим ЛПР в процессе решения задачи)
-
база моделей содержит аналитические и имитационные модели для анализа решения
-
база данных содержит исходные, промежуточные и конечные данные для анализа и синтеза решения
-
ППП реализует выбранный метод принятия решений и представляет собой библиотеку программных модулей